2003年後期 東工大 数理・計算科学特論第二


講師: 福水健次(統計数理研究所)

日程: 2003年度後期 毎週火曜日 10:40〜12:10 (10/7開始)
教室: W832

講義のねらい

データから統計的な学習を行い確率的な推論に用いるためのさまざまなモデルに関して、 グラフィカルモデルの立場から説明する。特に、 belief propagation という確率計算アルゴリズムに重点をおいて論じ、 その例としてさまざまな具体的なモデルの学習・推論アルゴリズムを紹介する。

講義内容の概要

など

各回の講義内容

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テキストなど

必要に応じて配布します。2004年出版予定の

"An Introduction to Probabilistic Graphical Models", Michael I. Jordan 著

から必要な章をコピーして使う予定です。

履修の条件

大学1,2年生で習う微分積分・線形代数に加えて、 確率論の基本的事項、特に確率変数の性質や独立性などに関して理解していることが 望ましいです。

成績評価

レポートによる評価



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